Fusão de imagens endoscópicas multimodais para avaliação de infiltração em carcinoma espinocelular de esôfago superficial
Com base em endoscopia multimodal e aprendizagem profunda fracamente supervisionada - estudo de predição precisa de profundidade de infiltração de carcinoma de células escamosas de esôfago precoce
O objetivo deste projeto é ser pioneiro em um novo protocolo para o rastreamento adjuvante do câncer de esôfago em estágio inicial e suas lesões pré-cancerosas. Os resultados esperados incluem a simplificação do processo de treinamento para os usuários, a redução da duração dos exames e a obtenção de uma avaliação mais precisa da extensão da invasão do câncer de esôfago do que o que é atualmente possível com a tecnologia de ultrassom. Esta pesquisa se esforça para aproveitar a sinergia do ultrassom endoscópico (EUS) e da endoscopia de ampliação, aumentada pelo reconhecimento de padrões e capacidades de correlação da inteligência artificial (IA), para detectar carcinoma espinocelular esofágico precoce e sua invasividade, juntamente com neoplasia intraepitelial de alto grau. . O objetivo geral é verificar o potencial e o significado desta abordagem na detecção precoce do câncer de esôfago.
Os principais objetivos do projeto são desenvolver três sistemas distintos de diagnóstico assistido por IA:
Um sistema de diagnóstico endoscópico eletrônico baseado em IA projetado para identificar lesões de forma autônoma.
Um sistema de diagnóstico EUS baseado em IA capaz de delinear automaticamente as áreas afetadas.
Uma estrutura de diagnóstico multimodal que integra endoscopia eletrônica com EUS para aumentar a precisão e a eficiência do diagnóstico.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Luowei Wang
- Número de telefone: 86-21-31161337
- E-mail: wangluoweimd@smmu.edu.cn
Locais de estudo
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Shanghai, China
- Changhai Hospital
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Contato:
- Han Lin
- E-mail: babyhan831@aliyun.com
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
Pacientes que necessitam de endoscopia de ampliação e ultrassonografia endoscópica. Indivíduos de ambos os sexos, com idade igual ou superior a 18 anos.
Critério de exclusão:
Incapacidade de concluir a endoscopia eletrônica esofágica. Ausência de biópsia ou cirurgia, resultando em resultados patológicos inatingíveis. Pacientes que foram submetidos à destruição endoscópica da lesão ou à ressecção fragmentada, impedindo a aquisição de uma amostra de ressecção em bloco.
Pacientes com evidência endoscópica, de imagem ou patológica significativa de câncer de esôfago avançado.
Pacientes que apresentam estenose ou dilatação esofágica acentuada. Indivíduos com histórico de outras doenças malignas. Pacientes que receberam radioterapia neoadjuvante. Pacientes que se recusaram a participar do estudo e não forneceram consentimento informado.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
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Neoplasia intraepitelial de baixo grau do epitélio escamoso do esôfago
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As imagens adquiridas de endoscopia de ampliação e ultrassonografia endoscópica foram compartilhadas com inteligência artificial para aprendizado de máquina, modelagem diagnóstica e otimização.
Na fase de avaliação do mundo real, a população de alto risco de câncer esofágico inicial que planejava se submeter à endoscopia eletrônica esofágica foi inscrita prospectivamente.
O sistema de diagnóstico assistido por inteligência artificial foi utilizado para predição antes da cirurgia, e os resultados patológicos pós-operatórios foram utilizados como padrão ouro para diagnóstico por agrupamento.
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Neoplasia intraepitelial de alto grau do epitélio escamoso do esôfago
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As imagens adquiridas de endoscopia de ampliação e ultrassonografia endoscópica foram compartilhadas com inteligência artificial para aprendizado de máquina, modelagem diagnóstica e otimização.
Na fase de avaliação do mundo real, a população de alto risco de câncer esofágico inicial que planejava se submeter à endoscopia eletrônica esofágica foi inscrita prospectivamente.
O sistema de diagnóstico assistido por inteligência artificial foi utilizado para predição antes da cirurgia, e os resultados patológicos pós-operatórios foram utilizados como padrão ouro para diagnóstico por agrupamento.
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Carcinoma espinocelular de esôfago estágio T1a
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As imagens adquiridas de endoscopia de ampliação e ultrassonografia endoscópica foram compartilhadas com inteligência artificial para aprendizado de máquina, modelagem diagnóstica e otimização.
Na fase de avaliação do mundo real, a população de alto risco de câncer esofágico inicial que planejava se submeter à endoscopia eletrônica esofágica foi inscrita prospectivamente.
O sistema de diagnóstico assistido por inteligência artificial foi utilizado para predição antes da cirurgia, e os resultados patológicos pós-operatórios foram utilizados como padrão ouro para diagnóstico por agrupamento.
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Carcinoma espinocelular de esôfago em estágio T1b
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As imagens adquiridas de endoscopia de ampliação e ultrassonografia endoscópica foram compartilhadas com inteligência artificial para aprendizado de máquina, modelagem diagnóstica e otimização.
Na fase de avaliação do mundo real, a população de alto risco de câncer esofágico inicial que planejava se submeter à endoscopia eletrônica esofágica foi inscrita prospectivamente.
O sistema de diagnóstico assistido por inteligência artificial foi utilizado para predição antes da cirurgia, e os resultados patológicos pós-operatórios foram utilizados como padrão ouro para diagnóstico por agrupamento.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Desempenho de modelos para diagnóstico de neoplasia intraepitelial de baixo grau, neoplasia intraepitelial de alto grau e carcinoma escamoso superficial de esôfago
Prazo: 2024.04.01-2024.10.30
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Dissecção endoscópica da submucosa (ESD) servindo como padrão ouro.
O cálculo da sensibilidade e especificidade envolve o uso de quatro métricas fundamentais: verdadeiro positivo (TP), verdadeiro negativo (TN), falso negativo (FN) e falso positivo (FP).
Posteriormente, a Área Sob a Curva (AUC) é utilizada para avaliar a eficácia diagnóstica do modelo.
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2024.04.01-2024.10.30
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Cadeira de estudo: Luowei Wang, Changhai Hospital
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
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- Neoplasias Glandulares e Epiteliais
- Neoplasias gastrointestinais
- Neoplasias do Aparelho Digestivo
- Doenças Gastrointestinais
- Neoplasias de Cabeça e Pescoço
- Doenças Esofágicas
- Neoplasias de Células Escamosas
- Neoplasias
- Carcinoma de Células Escamosas
- Neoplasias Esofágicas
- Carcinoma Espinocelular de Esôfago
Outros números de identificação do estudo
- MEIFI-sESCC
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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Ensaios clínicos em Neoplasias Esofágicas Malignas
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